Meta: Llama 3.1 70B Instruct — Snapshot do ranking e preços

Fornecedor / equipe Meta

Oficial —

Média do listado $0.40

Métrica principal 131,072 ctx

Posição Sem ranking

Apenas cotação de agregador—sem sincronização oficial ainda

Próximos passos no AI Hippo

Este modelo vem do snapshot de catálogo e pode ainda não estar incluído no ranking mais recente.

Sobre este modelo

Meta: Llama 3.1 70B Instruct aparece no catálogo como modelo LLM, com métrica principal 131,072 ctx e preço médio de snapshot em torno de $0.40 por 1M de tokens. As tabelas abaixo resumem o snapshot mais recente; use Comparar ou o hub Token para aprofundar.

Tambem pode explorar mais modelos de Meta e ver mais opcoes de 🇺🇸 United States .

Capacidades e especificações

Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Corte de conhecimento: 2023-12-31
Parâmetros de API suportados: frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p

Descrição do catálogo: Meta's latest class of model (Llama 3.1) launched with a variety of sizes & flavors. This 70B instruct-tuned version is optimized for high quality dialogue usecases. It has demonstrated strong...

Preço de token por provedor

Compare os preços de token deste modelo entre provedores disponíveis.

Provedor	Entrada / 1M tokens	Saída / 1M tokens	Latência	Status
DeepInfra	$0.40	$0.40	—	Verificado · 2026-08-02
Fireworks	$0.90	$0.90	—	Verificado · 2026-08-02
OpenRouter	$0.40	$0.40	—	Verificado · 2026-08-02

Os preços vêm do dataset de comparação de tokens e podem mudar entre snapshots.

Alternativas

Meituan: LongCat 2.0

1.0M ctx
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DeepSeek V4 Flash Latest

1.0M ctx
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DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

1.0M ctx
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Escolha mais um ou dois modelos no ranking global e use Comparar para vê-los lado a lado.

FAQ

Por que falta o preço oficial?

Linhas oficiais exigem preço verificado de API direta ou cloud. Se só agregadores listam o modelo, Official mostra —; cotações verificadas aparecem na tabela de tokens.

Diferença entre contexto e máx. saída?

Contexto é a entrada aceita por requisição. Máx. tokens de saída é o teto de geração por resposta—geralmente muito menor que a janela de contexto.

De onde vêm os preços multi-provedor?

De crawls/sync de OpenRouter, Groq, Together e outros, fundidos no dataset de comparação de infraestrutura. Linhas verificadas mostram a data de captura na coluna de status.

Fonte de dados e metodologia

Source: Catálogo OpenRouter, crawls de fornecedores verificados e snapshots Hugging Face.
Metrics: Janela de contexto, preço misto por 1M tokens, máx. saída e campos de capacidade da API de modelos OpenRouter.
Update cadence: Atualização diária do pipeline; preços podem mudar entre snapshots.
Fetched at: 2026-08-02
Method: Ranking composto usa ponderação contexto × preço no site (não ELO LMSYS Arena).